La costruzione di gallerie rappresenta uno degli ambiti più complessi e ad alto rischio nell’ingegneria delle infrastrutture. Le tecniche tradizionali hanno dovuto confrontarsi con incertezze geologiche, vincoli ambientali severi e una gamma di limitazioni tecnologiche che hanno spesso condotto a ritardi, sovraccosti e compromissioni nella sicurezza. In risposta a tali sfide, l’integrazione dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie intelligenti sta trasformando radicalmente il modo in cui si concepisce e si realizza un’opera sotterranea.

La spinta verso la “intelligent construction” — costruzione intelligente — non è distribuita equamente a livello globale, ma trova una forte concentrazione in paesi come Cina, Stati Uniti, Regno Unito, Spagna e Corea del Sud. La Cina, in particolare, si distingue per un impegno sistematico e strategico che si traduce non solo in un numero straordinario di pubblicazioni scientifiche sull’argomento, ma anche in politiche industriali concrete e investimenti strutturati. Attraverso progetti di ampio respiro come la “Strategic Research about China Construction 2035” e il più recente “14th Five-Year Plan”, Pechino ha collocato la costruzione intelligente al centro del proprio sviluppo infrastrutturale, promuovendo soluzioni digitali, automazione, formazione specializzata e un quadro normativo favorevole.

Nel contesto specifico delle gallerie, l’applicazione di algoritmi di machine learning sta modificando radicalmente l’approccio progettuale ed esecutivo. Si è dimostrato che queste tecniche aumentano sensibilmente l’affidabilità e la sostenibilità dei progetti, migliorando la capacità di previsione delle condizioni geologiche, l’adattamento in tempo reale delle strategie di scavo, nonché la manutenzione predittiva delle macchine impiegate. L’operazione delle TBM (Tunnel Boring Machines), elemento centrale nei lavori sotterranei, diventa più precisa, controllata e sicura grazie all’analisi predittiva dei dati operativi.

Il riconoscimento automatico tramite visione artificiale di fratture nella roccia o anomalie strutturali, analizzando immagini e video provenienti dai cantieri, contribuisce a una valutazione più precisa delle condizioni geotecniche e al monitoraggio continuo della sicurezza. La visione artificiale non solo migliora la qualità dell’informazione disponibile ma automatizza processi altrimenti manuali, aumentando efficienza e tracciabilità.

Modelli stocastici, in grado di rappresentare matematicamente l’incertezza intrinseca delle condizioni sotterranee, permettono simulazioni affidabili per valutare scenari di rischio e mitigazione. Queste simulazioni non si limitano a predire eventi avversi, ma facilitano anche decisioni progettuali più consapevoli, anticipando criticità che altrimenti emergerebbero solo in corso d’opera.

Le tecniche di soft computing, come le reti neurali, la logica fuzzy e gli algoritmi genetic

Quali fattori influenzano la predizione dei rischi indotti dallo scavo con TBM e come ottimizzare un modello DNN per la mitigazione dei danni?

La comprensione e la mitigazione dei rischi derivanti dallo scavo di tunnel mediante macchine a fresa meccanica (TBM) si fondano su un complesso insieme di variabili che abbracciano le caratteristiche geologiche, operative, strutturali e progettuali. I fattori geologici assumono un ruolo fondamentale, poiché le proprietà del terreno influenzano direttamente la stabilità e la risposta meccanica durante l’avanzamento del tunnel. Tra i parametri più significativi vi sono l’angolo di attrito del terreno (x3), che rappresenta la capacità del suolo di resistere allo scorrimento, il modulo di compressione (x4) che valuta la resistenza del terreno alla deformazione sotto carico, e la coesione del terreno (x5), indicativa della sua consistenza. Questi elementi geomeccanici definiscono il comportamento del terreno intorno alla galleria e influenzano la propagazione di eventuali danni.

Dal punto di vista operativo, i parametri derivanti dalla macchina TBM e dai sensori installati sulla testa di taglio costituiscono informazioni preziose per monitorare e controllare in tempo reale lo scavo. La velocità di avanzamento (x6), la coppia applicata al cutter (x7), la forza di spinta (x8), la velocità di rotazione del cutter (x9), la pressione del terreno nel magazzino (x10) e il volume di iniezione del calcestruzzo (x11) rappresentano variabili strettamente correlate al comportamento meccanico del sistema di scavo e, di conseguenza, all’impatto sul terreno e sulle strutture circostanti. L’adattamento di tali parametri è essenziale per minimizzare le perturbazioni e limitare i cedimenti superficiali, garantendo sicurezza e stabilità durante l’esecuzione dei lavori.

L’influenza sulla struttura degli edifici adiacenti è direttamente connessa alla distanza spaziale tra il tunnel e le costruzioni stesse. Tre tipologie di distanze relative vengono considerate: orizzontale (x12), verticale (x13) e longitudinale (x14). A queste si aggiungono parametri riguardanti lo stato strutturale degli edifici, come l’integrità delle fondazioni (x15) e lo stato di conservazione generale (x16). Questi indicatori sono cruciali per valutare la vulnerabilità delle strutture agli effetti dello scavo e per progettare misure di mitigazione adeguate.

Un passaggio imprescindibile nella preparazione dei dati consiste nella pulizia e normalizzazione. La rimozione di valori mancanti o inaccurati e la trasformazione delle variabili su una scala uniforme mediante la tecnica di min-max scaling consentono di ottenere un dataset omogeneo e adatto all’addestramento di modelli predittivi complessi.

La costruzione di un modello Deep Neural Network (DNN) per la predizione dei rischi indotti dallo scavo si basa su una rete profonda dotata di meccanismi di estrazione automatica delle caratteristiche rilevanti. L’uso di connessioni residuali facilita l’addestramento di architetture più profonde, evitando fenomeni di degrado delle prestazioni. La funzione di perdita scelta è l’errore quadratico medio (MSE), utilizzato per minimizzare la discrepanza tra valori predetti e osservati, mentre l’ottimizzazione dei parametri del modello avviene tramite una strategia di ricerca a griglia (grid search) che esplora combinazioni di tasso di apprendimento, numero di neuroni nascosti e livelli nascosti. I risultati evidenziano che un modello con quattro strati nascosti, ciascuno con 128 neuroni e attivazione ReLU, addestrato con un learning rate di 0.001, rappresenta l’assetto ottimale in termini di accuratezza e velocità di apprendimento.

L’impiego dell’ottimizzatore Adam, che combina vantaggi di AdaGrad e RMSProp, contribuisce a un aggiornamento efficiente e stabile dei pesi della rete, accelerando la convergenza e migliorando la capacità predittiva. La suddivisione del dataset in proporzione 80-20% tra training e test permette una valida valutazione delle performance del modello su dati non visti, garantendo una generalizzazione affidabile.

È importante sottolineare come l’aumento indiscriminato della complessità del modello (ad esempio, più strati o più neuroni) non garantisca necessariamente un miglioramento delle previsioni, ma possa anzi causare sovraccarico computazionale e rischio di overfitting. La scelta accurata dei parametri deve pertanto bilanciare precisione, robustezza e efficienza.

Oltre a quanto esposto, il lettore dovrebbe considerare l’importanza di un approccio integrato che unisca dati geotecnici, monitoraggio in tempo reale e modellazione predittiva. La sinergia tra sensoristica avanzata e tecniche di intelligenza artificiale rappresenta una frontiera essenziale per la sicurezza nei lavori di scavo. Inoltre, la variabilità spaziale e temporale delle condizioni geologiche e operative suggerisce la necessità di modelli adattativi e dinamici, capaci di aggiornarsi con l’evoluzione delle condizioni in cantiere. Infine, la corretta interpretazione dei risultati predittivi deve essere sempre supportata da competenze multidisciplinari per tradurre i dati in scelte operative efficaci e misure di mitigazione concrete.

Come può il Digital Twin migliorare il controllo operativo delle TBM durante lo scavo delle gallerie?

Negli ultimi anni, il progresso nell’intelligenza artificiale e nelle tecnologie digitali ha aperto nuove prospettive per il miglioramento delle prestazioni delle macchine per il tunneling meccanizzato (TBM). Studi recenti hanno dimostrato l’esistenza di relazioni nascoste tra parametri operativi chiave e indicatori di performance delle TBM, ma spesso questi approcci si sono concentrati principalmente sull’analisi spaziale dei dati, considerando solo parametri raccolti nello stesso intervallo temporale, senza approfondire le dipendenze temporali che influenzano la performance nel tempo. Questa limitazione si traduce in una previsione e ottimizzazione non sempre aderenti alla realtà dinamica dello scavo.

L’approccio tradizionale ha inoltre posto l’accento sulla previsione delle prestazioni, mentre sono stati trascurati i modi per tradurre questi risultati predittivi in azioni concrete di controllo operativo. A questo proposito, l’adozione di metodi di ottimizzazione multi-obiettivo (MOO), in particolare l’algoritmo NSGA-II, si è affermata per la sua efficacia nel risolvere problemi complessi con molteplici criteri, come l’efficienza dello scavo, la sicurezza, il consumo energetico e l’usura degli utensili. Tuttavia, anche questi modelli hanno mostrato dei limiti, soprattutto nella gestione delle dipendenze temporali e nel numero ridotto di indicatori considerati, che spesso non riflettono la complessità reale delle condizioni operative.

Il concetto di Digital Twin (DT), ovvero una rappresentazione virtuale fedele e dinamica dell’asset fisico, rappresenta una svolta significativa. Nel settore AEC (Architettura, Ingegneria e Costruzione), l’applicazione dei DT è ancora in fase embrionale e prevalentemente prototipale, ma le potenzialità sono evidenti. I DT permettono un’interazione bidirezionale tra il modello digitale e la macchina reale, consentendo un monitoraggio continuo e un controllo avanzato basato su dati in tempo reale. Le TBM, dotate di numerosi sensori IoT, generano grandi quantità di dati che possono alimentare efficacemente queste piattaforme digitali.

L’integrazione tra modelli di deep learning, capaci di mappare relazioni complesse tra parametri operativi e prestazioni, e algoritmi di ottimizzazione multi-obiettivo come NSGA-II, consente di sviluppare sistemi intelligenti di controllo in tempo reale. Tali sistemi sono in grado di adattare dinamicamente i parametri operativi delle TBM in risposta alle condizioni locali e temporali dello scavo, ottimizzando simultaneamente progressi, sicurezza, consumo energetico e usura degli utensili. L’uso di metodi integrati, che combinano l’ottimizzazione con tecniche di ranking delle soluzioni (come TOPSIS), facilita la selezione delle migliori configurazioni operative in contesti reali.

Per garantire un’effettiva implementazione di questi sistemi è fondamentale una piattaforma digitale che supporti un flusso dati bidirezionale fluido tra realtà fisica e modello virtuale, abilitando un controllo intelligente basato su dati aggiornati in tempo reale. Sebbene la modellazione BIM sia largamente utilizzata per la creazione di modelli virtuali, la vera innovazione del DT risiede nella capacità di integrare più fonti dati (GIS, sensori IoT, simulazioni FEM) e di aggiornare continuamente il modello digitale per riflettere lo stato attuale della TBM e dell’ambiente circostante.

Oltre agli aspetti tecnologici, è essenziale comprendere che la gestione di una TBM tramite DT non si limita alla semplice raccolta dati o ottimizzazione puntuale, ma richiede un approccio sistemico, dove le variabili operative, i vincoli di sicurezza e le condizioni geologiche sono considerate in modo dinamico e interconnesso. Il contesto temporale gioca un ruolo chiave: le performance passate influenzano quelle future, e solo un modello che integra questa dimensione può offrire un controllo realmente efficace.

Inoltre, l’efficacia del DT nel tunneling dipende fortemente dalla qualità e dalla quantità di dati raccolti, dalla capacità di elaborare queste informazioni rapidamente e dalla robustezza degli algoritmi di intelligenza artificiale impiegati. La sfida non è solo tecnica, ma anche gestionale: la costruzione di una piattaforma DT richiede la cooperazione interdisciplinare tra ingegneri civili, esperti di AI, tecnologi digitali e operatori di cantiere.

Infine, la digitalizzazione delle operazioni di scavo deve tenere conto della variabilità geologica e dei rischi associati, integrando modelli di previsione dei rischi e strategie di mitigazione basate sui dati. Un sistema DT ben progettato può non solo migliorare l’efficienza e la sicurezza, ma anche ridurre i costi complessivi, offrendo un vantaggio competitivo significativo nei progetti di tunnel moderni.

Qual è l’impatto dell’ammoniaca e dell’idrogeno sulla corrosione dei materiali industriali?
Come la Federated Learning e la Blockchain Trasformano l'IoT: Nuove Frontiere della Tecnologia
L'approccio delle tecniche di Soft Computing nell'analisi dei dati aziendali: Implicazioni e sfide
Perché i materiali compositi funzionali sono cruciali per l'ingegneria moderna?